OpenCV中矩阵的归一化

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图像处理中,图片像素点单通道值一般是[0-255]的unsigned char类型,将其转化到[0,1]之间,更方便计算,这就需要用到矩阵的归一化运算。

今天,写程序中需要对某矩阵归一化,用OpenCV的cv::normalize函数,遇到很严重的问题,最后发现,normalize的原矩阵必须是单通道(src.channel==1),函数执行完,结果矩阵的大小和类型与原矩阵相同。无论之前是否初始化结果矩阵,最后的结果都与原矩阵类型相同。
函数原型:
[cpp]
void normalize(const InputArray src, OutputArray dst, double alpha=1, double beta=0,
int normType=NORM_L2, int rtype=-1, InputArray mask=noArray())
[/cpp]
当用于归一化时,normType应该为cv::NORM_MINMAX,alpha为归一化后的最大值,beta为归一化后的最小值。参看下面的例子:
[cpp]
cv::Mat mat1=Mat(2,2,CV_32FC1);
mat1.at(0,0) = 1.0f;
mat1.at(0,1) = 2.0f;
mat1.at(1,0) = 3.0f;
mat1.at(1,1) = 4.0f;
// 对于这种小矩阵,还有更简单的赋值方式,找时间再改
cout<<“Mat 1:”<](//ww1.sinaimg.cn/large/4afdac38jw1dughg7qd4cj.jpg)[/caption]